Constructing and Validating a Flipped and Collaborative Learning Model for Fostering Instructional Design Skills of Chinese Pre-Service Physics Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop and validate an instructional model integrating a flipped classroom and collaborative learning approaches to enhance instructional design skills of Chinese pre-service physics teachers. Before developing the model, structured questionnaires and semi-structured interviews were used to collect data from teachers’ and pre-service physics teachers’ perspectives on classroom management to enhancing instructional design skill. Results indicated strong awareness of instructional design and appreciation for digital tools and feedback, but revealed weaknesses in pre-class preparation, collaboration, and classroom engagement. Developing instructional model components consisted of six key aspects include generating model principles, defining learning objectives, designing learning steps, examining the roles of teachers and students, and developing assessment methods to evaluate learning. The instructional model was validate by five experts using standardized rating forms, yielding high average scores (4.00–5.00) and strong reliability (ICC = 0.79–0.87), confirming its theoretical soundness and contextual relevance. Lesson plans were designed to structure and guide instruction, aligning with the instructional model’s principles and learning steps. Seven lesson plans received the average appropriateness score 4.20–5.00 with good consistency (ICC = 0.76), demonstrating strong alignment and feasibility. After complete experts’ validation, the lesson plans were piloted with 40 students. The pilot phase showed high actively engagement that suggests the model are feasible and acceptable to participants. This is a positive indicator for the implementation phase. The study offers a practical and scalable framework for instructional design training in teacher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».